clip-retrieval

构建高效图像和文本检索系统的开源工具

clip-retrieval 语义搜索图像嵌入文本嵌入机器学习 Github 开源项目

clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具，使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入，支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面，适用于学术研究和商业应用。

Image Search - 高效图像管理与检索系统

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Image Search提供图像上传和搜索服务。该平台支持用户上传图片，并通过基于AI的图像识别技术快速检索所需图像。适合需要管理大量图片的个人和企业，提供多样化的图像组织和检索功能。平台支持图片上传、分类、标签和多条件搜索，有助于提升图像管理效率。Image Search结合先进的图像处理技术，为用户提供专业、高效的图像管理解决方案。

embedding_studio - 能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎的开源框架

Embedding StudioGithubsearch engine向量数据库嵌入模型开源框架开源项目

Embedding Studio是一个开源框架，能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎，具备点击流收集、搜索体验改进和模型自动适应等功能。适合处理大量目录和非结构化数据的平台，帮助持续优化搜索效果。

retriv - Python实现的多功能搜索引擎库

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retriv是一个Python搜索引擎库，支持稀疏、密集和混合检索模式。它利用Numba进行向量运算加速，整合了PyTorch、Transformers和Faiss等工具，实现了高效的检索功能。该库提供自动调优，支持多语言处理，并可通过简单的API快速构建搜索系统。

clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型

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clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型，专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练，clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。

japanese-clip-vit-b-16 - 日语CLIP模型实现跨模态文本图像语义匹配

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rinna公司开发的日语CLIP模型采用ViT-B/16 Transformer架构，通过CC12M数据集的日语翻译版本训练而成。该模型实现了日语文本与图像的跨模态理解和语义匹配，提供简洁的API接口，适用于图像检索和跨模态搜索等场景。作为Apache 2.0许可的开源项目，它为日语视觉语言处理领域提供了实用的基础工具。

clip-video-encode - 视频帧CLIP嵌入向量计算工具

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clip-video-encode是一个Python工具，用于计算视频帧的CLIP嵌入向量。它可处理本地MP4文件、YouTube链接或包含多个视频源的文本文件。工具提供帧采样、多进程处理和自定义CLIP模型等配置选项。clip-video-encode支持大规模数据集处理，曾用于压缩Kinetics700和WebVid等大型视频数据集。这个工具为视频分析和机器学习任务提供了预处理解决方案。

StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型

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StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型，基于OpenAI的CLIP ViT，通过1.1百万街景图像进行训练，与传统监督模型相比具有更优性能，适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联，可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域，并有助于导航和自动驾驶技术的改进。

trieve - 用于构建混合向量搜索、推荐和 RAG 的一体化基础设施

GithubRAG APITrieve开源项目推荐系统搜索引擎自托管

Trieve 提供自托管解决方案，支持语义密集向量搜索、拼写容错搜索、子句高亮显示、推荐、RAG API 路由等功能。用户可自定义模型并优化混合搜索，Trieve 还支持流行度排名、重复检测等，适用于本地或公司VPC的高效搜索基础设施搭建。

awesome-semantic-search - 语义搜索与语义相似性全面资源

AIGithubNLPSemantic SearchSemantic SimilarityText Embedding开源项目

综合性语义搜索和相似性资源库，包含多领域的学术论文、工具和数据集，适用于搜索引擎优化和信息检索研究，不仅限于文本，还涵盖图像、语音等应用。

opensearch-neural-sparse-encoding-v1 - 跨平台高效搜索的稀疏检索模型

GithubHuggingfaceLucene倒排索引MS MARCO数据集OpenSearch开源项目查询扩展模型稀疏检索

此开源项目展示了一个学习型稀疏检索模型，通过将查询和文档编码为稀疏向量，提供高效的搜索解决方案。模型在MS MARCO数据集上进行训练，并在BEIR基准测试中展示了优良的搜索相关性与推理速度。支持OpenSearch神经稀疏功能，能与Lucene倒排索引结合，进行高效的索引与搜索。该项目提供多个模型版本，适应不同的数据集与应用需求。使用者能在OpenSearch集群内或通过HuggingFace模型API进行模型的外部运行。

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